融合概念对齐信息的中文AMR语料库的构建 被引量：22

1

作者 李斌 闻媛 +3 位作者 宋丽 卜丽君 曲维光 薛念文 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期93-102,共10页

作为一种新的句子语义表示方法,抽象语义表示(AMR)将一个句子抽象为单根有向无环图,目前已经建立了较大规模的英文语料库。然而,句子中的词语和AMR图的概念对齐信息缺失,使得自动分析效果和语料标注质量受到影响,同时中文尚无较大规模的... 作为一种新的句子语义表示方法,抽象语义表示(AMR)将一个句子抽象为单根有向无环图,目前已经建立了较大规模的英文语料库。然而,句子中的词语和AMR图的概念对齐信息缺失,使得自动分析效果和语料标注质量受到影响,同时中文尚无较大规模的AMR语料库。该文介绍了中文AMR语料库的构建工作,针对汉语特点调整了AMR的标注体系,增加对复句关系的标注,提出了融合概念对齐的一体化标注方案,解决了中英文输入法频繁切换的问题,增加了错别字纠正和未标注词高亮功能,提高了标注效率。然后,从CTB中选取了6 923句进行人工标注,形成中文AMR语料库,统计得到图和环的比例分别为48%和1%,以及利用对齐信息才能获取的非投影句的比例32%,为中文AMR的理论和自动分析研究奠定基础。 展开更多

关键词 抽象语义表示 语义图 句子语义 语言知识库

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喷杆喷雾机旋翼悬浮式喷杆自动调平控制系统研究 被引量：16

2

作者 周志艳 周铭杰 +3 位作者 陈羽立 明锐 向颖 罗锡文 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期70-79,共10页

现有的大型喷杆喷雾机的喷杆大多采用传统桁架结构,随着喷杆长度的增加,配套机构、设计复杂度及整机质量相应增加,整机质量大,农田中行走的通过性差,陷车风险高;喷杆平衡控制难度加大,降低了整机的可靠性和便利性;特别是在水田喷施作业... 现有的大型喷杆喷雾机的喷杆大多采用传统桁架结构,随着喷杆长度的增加,配套机构、设计复杂度及整机质量相应增加,整机质量大,农田中行走的通过性差,陷车风险高;喷杆平衡控制难度加大,降低了整机的可靠性和便利性;特别是在水田喷施作业中,大型喷杆喷雾机的功能受到很大限制。本文提出了一种旋翼悬浮式喷杆,分别融合地面机械高续航、载重大和空中无人机作业灵活、受地形地貌限制小的优点,并设计了自动调平控制系统以实现喷雾机喷杆在喷施作业过程中保持水平姿态。分析了喷杆的受力情况,对自动调平控制系统进行了辨识和建模,采用“陀螺仪+激光雷达”进行双传感器融合控制的方式,开展了旋翼悬浮式喷杆自动调平控制算法的仿真试验、台架试验和田间试验。试验结果表明:采用双传感器融合的模糊PID控制算法优于单传感器的角度PID控制算法,可较好地避免出现失稳状态;在田间试验中,当喷杆进入稳定状态后,整根喷杆各点离地高度均值在1.4~1.5 m之间,标准差不大于0.1027 m,具有较好的水平度;所采集的10个不同时刻喷杆各点高度均值的变异系数为1.40%,说明喷杆悬浮高度的稳定性较好。该研究验证了旋翼悬浮式喷杆作业方法的可行性。 展开更多

关键词 旋翼悬浮式喷杆 喷杆喷雾机 自动调平 PID控制 模糊控制

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跨模态对比学习的医学影像报告自动生成方法

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作者 陈淮玺 吴运兵 +2 位作者 刘建成 曾坤 陈开志 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第10期2440-2449,共10页

医学影像报告自动生成领域因图像与文本在不同语义空间中的分布差异,导致模态之间映射困难,从而出现误判、漏判、以及报告描述缺乏专业性与流畅性等问题.为此,本文提出一种基于跨模态对比学习的自动生成方法.首先,通过检索和比较医学图... 医学影像报告自动生成领域因图像与文本在不同语义空间中的分布差异,导致模态之间映射困难,从而出现误判、漏判、以及报告描述缺乏专业性与流畅性等问题.为此,本文提出一种基于跨模态对比学习的自动生成方法.首先,通过检索和比较医学图像与其相关病史信息,获取图像差异,然后结合患者病史语义特征生成初步报告.接着,将初步报告输入跨模态语义同步记忆单元,记忆单元中存储输入图像与真实报告特征信息,计算报告与记忆单元样本点之间对比损失,不仅缩小生成报告与正样本之间距离,还扩大与负样本间距离,以优化视觉-文本特征提取器,最终生成优化后与图像信息高度一致的报告.实验结果表明,与DeltaNet模型相比,在IU X-Ray和MIMIC-CXR两个基准数据集上,BLEU-4和CIDEr指标分别提升1.3%和11.5%,表明本文方法可以有效提升报告准确性与可读性. 展开更多

关键词 医学影像报告生成 跨模态 对比学习 语义对齐

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基于改进Faster RCNN的安全帽佩戴检测研究 被引量：75

4

作者 徐守坤 王雅如 +3 位作者 顾玉宛 李宁 庄丽华 石林 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第3期901-905,共5页

针对已有安全帽佩戴检测算法对部分遮挡、尺寸不一和小目标存在检测难度大、准确率低的问题,提出了基于改进的Faster RCNN和多部件结合的安全帽佩戴检测方法。在原始Faster RCNN上运用多尺度训练和增加锚点数量增强网络检测不同尺寸目... 针对已有安全帽佩戴检测算法对部分遮挡、尺寸不一和小目标存在检测难度大、准确率低的问题,提出了基于改进的Faster RCNN和多部件结合的安全帽佩戴检测方法。在原始Faster RCNN上运用多尺度训练和增加锚点数量增强网络检测不同尺寸目标的鲁棒性,并引入防止正负样本不均衡的在线困难样本挖掘策略,然后对检测出的佩戴安全帽工人和安全帽等采用多部件结合方法剔除误检目标。实验表明,相比于原始Faster RCNN,检测准确率提高了7%,对环境的适应性更强。 展开更多

关键词 安全帽佩戴检测 FASTER RCNN 多尺度训练 在线困难样本挖掘 多部件结合

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青光眼视神经头参数与视网膜神经纤维层的相关性分析 被引量：8

5

作者 徐军 陈强 牛四杰 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期977-983,共7页

青光眼是一种以视神经萎缩和视野缺损为共同特征的视网膜疾病,是导致人类失明的第二大视网膜疾病.青光眼的早期症状不明显,因此对早期青光眼的筛选和诊断将会阻止青光眼的进一步发展.文中提出一种评估青光眼发病机制的算法,首先利用随... 青光眼是一种以视神经萎缩和视野缺损为共同特征的视网膜疾病,是导致人类失明的第二大视网膜疾病.青光眼的早期症状不明显,因此对早期青光眼的筛选和诊断将会阻止青光眼的进一步发展.文中提出一种评估青光眼发病机制的算法,首先利用随机森林分割视网膜神经纤维层,然后利用块搜索算法分割视盘与视杯,最后分析两者相关性.实验结果表明,视网膜神经纤维层与垂直杯盘比,视杯面积以及沿盘面积比的相关性大小为0.64,0.62和0.54,验证了在诊断青光眼方面计算视网膜神经纤维层厚度与杯盘比大小是密切相关和互补的,对研究青光眼的发展趋势具有重要意义. 展开更多

关键词 频域光学相干断层技术 青光眼 视网膜神经纤维层 杯盘比 随机森林 支持向量机 相关性分析

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基于HOG-CSLBP及YOLOv2的行人检测 被引量：6

6

作者 徐守坤 邱亮 +1 位作者 李宁 石林 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第10期2964-2968,共5页

使用传统的YOLOv2网络训练出来的行人检测模型在背景简单以及行人遮掩不严重的情况下,检测效果良好,但是当背景复杂以及行人遮掩严重的时候,检测效果较差。针对此问题,在YOLOv2网络中添加HOG-CSLBP特征提取层,根据维度聚类方法对INRIA... 使用传统的YOLOv2网络训练出来的行人检测模型在背景简单以及行人遮掩不严重的情况下,检测效果良好,但是当背景复杂以及行人遮掩严重的时候,检测效果较差。针对此问题,在YOLOv2网络中添加HOG-CSLBP特征提取层,根据维度聚类方法对INRIA数据集目标聚类分析的结果调整YOLOv2网络的先验框个数与维度值。实验结果表明,在误检率为0.1时该算法的漏检率为9.13%,与传统的YOLOv2网络相比漏检率降低了5.27%,说明此方法有效可行。 展开更多

关键词 YOLOv2网络 HOG-CSLBP特征 维度聚类 先验框 漏检率

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基于矩阵存储的XML相似度检测算法 被引量：4

7

作者 吴海涛 郭丽红 杨洁 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第7期2025-2029,共5页

以完成对杂乱无章的XML文档进行自动分类为目的,提出了一种基于下三角矩阵的XML文档表示方法,经过数学建模后,XML文档间的相似度比较问题转换成了矩阵之间的相似度计算。为了验证其执行效果,在采用该算法进行相似度计算的基础上,运用最... 以完成对杂乱无章的XML文档进行自动分类为目的,提出了一种基于下三角矩阵的XML文档表示方法,经过数学建模后,XML文档间的相似度比较问题转换成了矩阵之间的相似度计算。为了验证其执行效果,在采用该算法进行相似度计算的基础上,运用最近邻分类算法对XML测试文档集进行自动分类。实验结果表明,这种基于矩阵存储的XML相似度计算方法应用于分类中效果良好。 展开更多

关键词 XML管理 相似度 矩阵存储 分类

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基于密度分类及组合特征的人数估计算法 被引量：3

8

作者 李海丰 姜子政 +1 位作者 范龙飞 陈新伟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第6期1891-1895,共5页

为了克服不同人群密度及所采用特征对人数估计的影响,提出了一种基于人群密度分类及组合特征的人数统计算法,该算法包括离线特征组合选取和在线实时估计两个阶段。在离线阶段,选取密度阈值将图像样本分为高、低密度两类,然后通过实验方... 为了克服不同人群密度及所采用特征对人数估计的影响,提出了一种基于人群密度分类及组合特征的人数统计算法,该算法包括离线特征组合选取和在线实时估计两个阶段。在离线阶段,选取密度阈值将图像样本分为高、低密度两类,然后通过实验方法选取最优的特征组合;在线估计阶段首先通过分类器将样本分为高、低密度两类,然后利用离线阶段选取的特征组合训练得到高斯模型,并分别对两类样本进行人数估计。实验结果表明,与不分高低密度相比,平均估计误差由10.6%降至8.1%;与目前主流的人数估计算法相比,该算法的平均估计误差也更小。 展开更多

关键词 人数估计 组合特征 特征选取 密度分类

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基于中文AMR语料库的非投影结构研究 被引量：2

9

作者 闻媛 宋丽 +3 位作者 吴泰中 李斌 周俊生 曲维光 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2018年第12期31-40,共10页

非投影结构是指依存树上的词语节点与原句中的词语序列出现错位的现象,对于句法分析器的影响较大,在语言理论上也有较大研究价值。在世界多种语言的依存树或图库上,都发现了含有非投影结构的句子,并对比展开了相关研究。而汉语的非投影... 非投影结构是指依存树上的词语节点与原句中的词语序列出现错位的现象,对于句法分析器的影响较大,在语言理论上也有较大研究价值。在世界多种语言的依存树或图库上,都发现了含有非投影结构的句子,并对比展开了相关研究。而汉语的非投影结构尚未得到重视,语料库构建过程中也因遵循了投影性原则而缺乏对非投影结构的标注。该文基于概念对齐版的中文AMR语料库,在10 149句语料上统计出带有非投影结构的句子比例为31.62%,其三种主要类型为模态词提升、话题化和成分分离,并提出了相应的自动分析方案,以提高中文AMR自动分析效果。 展开更多

关键词 抽象语义表示 概念对齐 非投影 语义分析 中文信息处理

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多尺度特征融合的煤矿救援机器人目标检测模型 被引量：7

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作者 翟国栋 任聪 +3 位作者 王帅 岳中文 潘涛 季如佳 《工矿自动化》 北大核心 2020年第11期54-58,共5页

传统目标检测模型采用人工设计的目标特征,造成检测精度较差。基于深度学习的目标检测模型具有较高的检测精度,然而针对实时性和精度要求比较高的煤矿救援机器人应用场合,获取的图像信息较少且目标特征不明显,造成目标检测效果较差。为... 传统目标检测模型采用人工设计的目标特征,造成检测精度较差。基于深度学习的目标检测模型具有较高的检测精度,然而针对实时性和精度要求比较高的煤矿救援机器人应用场合,获取的图像信息较少且目标特征不明显,造成目标检测效果较差。为提高目标检测精度和速度,基于YOLO V3模型提出了一种多尺度特征融合的煤矿救援机器人目标检测模型。该模型主要包括特征提取和特征融合2个模块:特征提取模块采用空洞瓶颈和多尺度卷积获得更加丰富的图像特征信息,增强目标特征表达能力,提高了目标分类精度和检测速度;特征融合模块在特征金字塔中引入空间注意力机制,对含有丰富语义信息的高层特征图和含有丰富位置信息的低层特征图进行有效融合,弥补了高层特征图位置信息表达能力不足的缺点,提高了目标定位精度。将该模型部署在煤矿救援机器人嵌入式NVIDIA Jetson TX2平台上进行灾后环境目标检测实验,检测精度为88.73%,检测速度为28帧/s,满足煤矿救援机器人目标检测的实时性和精度需求。 展开更多

关键词 煤矿救援机器人 目标检测 多尺度特征融合 YOLO V3 深度学习

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视觉位感条纹多维动态测量原理及其发展 被引量：3

11

作者 钟剑锋 李思钰 +3 位作者 吴生源 陈新伟 罗曼婷 钟舜聪 《电子测量技术》 北大核心 2021年第6期122-129,共8页

针对现有单目视觉测量技术不易实现结构三维振动同步测量及转动测量的问题,提出一系列新型视觉位感条纹作为振动位移或旋转角位移传感器,以单台高速相机作为探测器,实现非旋转结构三维振动位移、转轴三维振动位移、旋转角位移及转速等... 针对现有单目视觉测量技术不易实现结构三维振动同步测量及转动测量的问题,提出一系列新型视觉位感条纹作为振动位移或旋转角位移传感器,以单台高速相机作为探测器,实现非旋转结构三维振动位移、转轴三维振动位移、旋转角位移及转速等多维度、多参数的同步测量,形成了一系列视觉位感条纹动态测量新方法。对不同功能视觉位感条纹的由来及其测量原理进行了详细阐述,并通过一系列实验结果验证了各类视觉位感条纹在非旋转结构三维振动、转轴三维振动与转动多参数同步测量的可行性与准确性,相关方法可为多类结构的状态监测和故障诊断提供新的测量方案。 展开更多

关键词 位感条纹 高速相机 视觉测量 三维振动 旋转参数

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基于SEF-GHEI及协同表示的步态识别研究 被引量：2

12

作者 徐守坤 邱亮 +1 位作者 石林 李宁 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第6期1917-1920,共4页

将协同表示方法应用于步态识别中可以解决稀疏表示方法计算耗时的问题,但提取步态特征采用的GEI算法没有考虑步态内部轮廓边界信息,导致识别率不高。针对此问题,提出使用融合Hog和GEI算法的方法提取步态特征,在此基础上使用协同表示的... 将协同表示方法应用于步态识别中可以解决稀疏表示方法计算耗时的问题,但提取步态特征采用的GEI算法没有考虑步态内部轮廓边界信息,导致识别率不高。针对此问题,提出使用融合Hog和GEI算法的方法提取步态特征,在此基础上使用协同表示的方法训练,再通过计算测试样本的最小重构误差进行分类。实验结果表明,该方法在单一视角下步态识别准确率平均提高了1.315%,以及跨视角下步态识别准确率平均提高了6.51%,说明该方法是可行的。 展开更多

关键词 稀疏表示 协同表示 GEI算法 Hog算法

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基于均匀测度的水面目标分割 被引量：2

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作者 徐守坤 王雨萱 +1 位作者 李宁 石林 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第7期1996-2001,共6页

为更好地分割出水面漂浮物区域,利用水面图像背景比较均匀的特点,在一维Otsu法的基础上结合均匀性测度函数实现自适应阈值的选择,提出基于均匀性测度函数的阈值分割法,采用基于GT图像的分割算法性能评价方法进行分割结果对比。实验结果... 为更好地分割出水面漂浮物区域,利用水面图像背景比较均匀的特点,在一维Otsu法的基础上结合均匀性测度函数实现自适应阈值的选择,提出基于均匀性测度函数的阈值分割法,采用基于GT图像的分割算法性能评价方法进行分割结果对比。实验结果表明,在背景相对均匀的水面图像中,该方法比传统的一维Otsu法具有更好的分割效果。 展开更多

关键词 水面图像 一维Otsu法 均匀性测度 阈值分割 自适应

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关联增强改进的CenterNet安全帽检测方法 被引量：4

14

作者 黄品超 刘石坚 +1 位作者 徐戈 邹峥 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第17期250-256,共7页

施工现场的安全帽佩戴状况自动化检测是保障员工安全的重要手段,目前所面临的挑战包括安全帽目标往往较小、密集且部分被遮挡,难以兼顾方法的精确度和实时性等。为此,提出一种关联增强的CenterNet改进方法。为充分发挥CenterNet逐像素... 施工现场的安全帽佩戴状况自动化检测是保障员工安全的重要手段,目前所面临的挑战包括安全帽目标往往较小、密集且部分被遮挡,难以兼顾方法的精确度和实时性等。为此,提出一种关联增强的CenterNet改进方法。为充分发挥CenterNet逐像素分类的特点,引入关联融合模块来实现深、浅层特征的融合,弥补信息损失;同时使用上下文注意力提升模块来引导关联多级增强,进一步提升检测精度,降低误检率;此外,分阶段实施轻量化策略,剔除冗余、精简网络,极大降低权重规模、提升算法效率。该方法在复杂场景数据集上的准确率为88.6%,平均推理时间12ms,平均权重大小19.5MB,均优于主流对比方法。实验结果证明,该方法兼具强实时性与高准确度,适合复杂场景中的安全帽检测。 展开更多

关键词 目标检测 CenterNet 注意力机制 金字塔池化

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基于组合神经网络的语义省略“的”字结构识别 被引量：1

15

作者 侍冰清 戴茹冰 +5 位作者 曲维光 顾彦慧 周俊生 李斌 徐戈 史胜旺 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期75-83,共9页

针对语义省略"的"字结构识别任务,提出一种基于组合神经网络的识别方法。利用词语和词性,通过双向LSTM (long short-term memory)神经网络,学习"的"字结构深层次的语义语法表示。通过Max-pooling层和基于GRU (gated... 针对语义省略"的"字结构识别任务,提出一种基于组合神经网络的识别方法。利用词语和词性,通过双向LSTM (long short-term memory)神经网络,学习"的"字结构深层次的语义语法表示。通过Max-pooling层和基于GRU (gatedrecurrentunit)的多注意力层,捕获"的"字结构的省略特征,完成语义省略"的"字结构识别任务。实验结果表明,所提模型在CTB8.0 (ChineseTreebank 8.0)语料中,能够有效地识别语义省略的"的"字结构, F1值达到96.67%。 展开更多

关键词 神经网络 “的”字结构 语义省略

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基于三维限制区域生长的SD-OCT中浆NRD病变区域分割 被引量：2

16

作者 何晓俊 吴梦麟 +2 位作者 范雯 袁松涛 陈强 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第B06期187-192,219,共7页

中浆(CSC)病变区域的大小对于病变的诊断及研究有着关键的作用,而视网膜神经上皮层脱离(NRD)形态在中浆病变中最为普遍且病变程度最为严重,因此快速准确地分割出NRD病变区域十分重要。给出一种全自动的频域光学相干断层(SD-OCT)中浆NRD... 中浆(CSC)病变区域的大小对于病变的诊断及研究有着关键的作用,而视网膜神经上皮层脱离(NRD)形态在中浆病变中最为普遍且病变程度最为严重,因此快速准确地分割出NRD病变区域十分重要。给出一种全自动的频域光学相干断层(SD-OCT)中浆NRD病变分割方法。首次在三维空间进行NRD病变分割,将二维图像上的病变区域分割问题转化为三维空间的体分割问题,充分利用了数据的三维结构信息,提高了分割精度。18组中浆NRD病变的SD-OCT图像的实验结果表明:该算法能够准确分割出中浆NRD病变,且平均覆盖率高达89.5%。与其他4种分割方法相比,所提方法精度最高且耗时最短,在临床应用与研究中具有极大的优势。 展开更多

关键词 中心性浆液性脉络膜视网膜病变 视网膜神经上皮层分离 频域光学相干层析图像 自适应阈值 三维区域生长

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基于多分辨率三维图割的NRD分割

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作者 唐宇珠 何晓俊 +3 位作者 吴梦麟 范雯 袁松涛 陈强 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第12期2234-2241,共8页

为了提高视网膜神经上皮层脱离自动分割的精度和效率,提出一种基于多分辨率三维图割的自动分割算法.首先通过视网膜厚度变化信息准确定位目标和背景区域,统计目标和背景的灰度分布特征,为图割算法提供先验信息;然后采用三维图割算法对4... 为了提高视网膜神经上皮层脱离自动分割的精度和效率,提出一种基于多分辨率三维图割的自动分割算法.首先通过视网膜厚度变化信息准确定位目标和背景区域,统计目标和背景的灰度分布特征,为图割算法提供先验信息;然后采用三维图割算法对4倍下采样后的频域光学相干断层扫描(SD-OCT)图像进行分割,得到粗分割结果;最后在原始分辨率图像上,对粗分割结果两侧的窄带区域进行三维图割,得到最终分割结果.在18组CirrusSD-OCT数据集上进行分割的实验结果表明,该算法的Dice相似性系数为95.07%,分割一组数据的平均时间为57 s,精度和效率均优于现有算法. 展开更多

关键词 光学相干断层扫描技术 视网膜神经上皮层脱离 三维图割 多分辨率

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